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本文介绍了在Ubuntu操作系统上安装TensorFlow 1.14版本的具体步骤，包括环境配置、依赖项安装以及TensorFlow的安装过程，旨在帮助用户顺利在Ubuntu系统中部署TensorFlow框架。

本文目录导读：

安装前的准备工作
安装 TensorFlow
验证 TensorFlow 安装
常见问题

TensorFlow 是一个由 Google 开发并开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，在 Ubuntu 系统下安装 TensorFlow 可以让我们更方便地进行机器学习相关的研究和开发，本文将详细介绍在 Ubuntu 系统中安装 TensorFlow 的步骤。

安装前的准备工作

1、确保系统版本：TensorFlow 支持的 Ubuntu 版本有 16.04、18.04 和 20.04，可以通过以下命令查看系统版本：

   lsb_release -a

2、安装 Python：TensorFlow 需要 Python 3.5 到 3.8 之间的版本，可以通过以下命令安装 Python：

   sudo apt-get install python3-pip

3、安装 pip：pip 是 Python 的包管理工具，用于安装 Python 包，可以通过以下命令安装 pip：

   sudo apt-get install python3-pip

4、更新 pip 到最新版本：

   sudo pip3 install --upgrade pip

安装 TensorFlow

1、安装 CPU 版本的 TensorFlow：

   sudo pip3 install tensorflow

2、如果需要安装 GPU 版本的 TensorFlow，首先需要安装 CUDA 和 cuDNN，CUDA 是 NVIDIA 提供的用于深度学习的并行计算平台，cuDNN 是 CUDA 的深度神经网络库。

- 下载并安装 CUDA：访问 NVIDIA 官网，下载适合 Ubuntu 系统的 CUDA 版本，然后按照官方文档进行安装。

- 下载并安装 cuDNN：访问 NVIDIA 官网，下载与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 压缩包，然后解压到指定目录。

3、安装 GPU 版本的 TensorFlow：

   sudo pip3 install tensorflow-gpu

验证 TensorFlow 安装

1、打开 Python，输入以下代码：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

如果看到 TensorFlow 的版本号，说明 TensorFlow 安装成功。

2、运行以下代码测试 TensorFlow 是否能够识别 GPU：

   with tf.device('/GPU:0'):
       a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
       b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
       c = tf.matmul(a, b)
   print(c)

如果代码能够正常运行并输出计算结果，说明 TensorFlow 能够识别 GPU。

常见问题

1、安装 TensorFlow 时出现错误：请确保已经安装了 pip 和 Python，并且升级到了最新版本。

2、TensorFlow 无法识别 GPU：请检查是否正确安装了 CUDA 和 cuDNN，并且版本兼容。

3、运行 TensorFlow 代码时出现错误：请检查代码是否正确，以及是否使用了与 TensorFlow 版本兼容的 Python 版本。

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